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【新智元干货】计算机视觉必读:目标跟踪、网络压缩、图像分类、人脸识别等

网络压缩(network compression) 尽管深度神经网络取得了优异的性能,但巨大的计算和存储开销成为其部署在实际应用中的挑战。有研究表明,神经网络中的参数存在大量的冗余。因此,有许多工作致力于在保证准确率的同时降低网路复杂度。 低秩近似用低秩矩阵近似原有权重矩阵。例如,可以用SVD得到原矩阵的最优低秩近似,或用Toeplitz矩阵配合Krylov分解近似原矩阵。 剪枝(pruning) 在训练结束后,可以将一些不重要的神经元连接(可用权重数值大小衡量配合损失函数中的稀疏约束)或整个滤波器去除,之后进行若干轮微调。实际运行中,神经元连接级别的剪枝会使结果变得稀疏,不利于缓存优化和内存访问,有的需要专门设计配套的运行库。相比之下,滤波器级别的剪枝可直接运行在现有的运行库下,而滤波器级别的剪枝的关键是如何衡量滤波器的重要程度。例如

深度学习(9):循环神经网络

深度学习(9):循环神经网络 2018-02-20 随深度学习技术的发展,使用循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建立的各种序列模型,使语音识别、机器翻译及自然语言理解等应用成为可能。 表示与类型 自然语言、音频等数据都是前后相互关联的数据,比如理解一句话要通过一整句而不是其中的几个词,分析一段音频要通过连续的片段而不是其中的几帧。前面所学的DNN以及CNN处理的都是前后毫无关联的一个个单独数据,对于这些序列数据则需要采用RNN进行处理。 用循环神经网络处理时间序列时,首先要对时间序列进行标记化。对一个序列数据xx,用符号x⟨t⟩x⟨t⟩来表示这个序列数据中的第tt个元素。这个元素的类型因数据类型而异,对一段音频,它可能其中的几帧,对一句话,它可能是一个或几个单词,如下图所示。 第ii个序列数据的第tt个元素用符号x(i)⟨t⟩x(i)⟨t⟩表示,其标签用符号y(i)⟨t⟩y(i)⟨t⟩表示。 序列中的每个元素有相应的标签,一般需要先建立一个包含序列中所有类型的元素的字典(Dictionary)。例如对上图中的句子,建立一个含有10000个单词的列向...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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